Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 68 566 підписників, посідаючи 2 405 місце в категорії Освіта та 4 691 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 68 566 підписників.
За останніми даними від 26 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 211, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.52%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.51% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 414 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 035 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.
x' = f(x) + x
Because of this addition, the attention mechanism or MLP within the layer – the function f in the formula above – actually does NOT transform the input. Instead, it calculates the information that needs to be ADDED to the input before passing it to the next block! ➕
Imagine the main part of the transformer as a shared whiteboard. 📝 Each block reads what it needs from it and adds its own notes. All changes are additions.
Furthermore, layers can exchange information over distances. A block in the first layer can write information, and a block in the fifth layer can read it, even though there is no direct connection between them. 🔗
I owe these ideas to an older article by Anthropic about the architecture of transformers:
transformer-circuits.pub/2021/framework
#Transformers #DeepLearning #AI #MachineLearning #NeuralNetworks #Tech
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2Atorch.nn;
🫡 Computer Vision and transfer learning;
🫡 NLP and RNNs;
🫡 Reinforcement Learning;
🫡
torch.compileand ONNX; 🫡 Distributed Training, FSDP, and Tensor Parallel; 🫡 Profiling and memory optimization; 🫡 Model serving and Ray. A useful resource for both beginners and those already working with PyTorch in production. ⛓https://docs.pytorch.org/tutorials/
•••••••••• (tap below to reveal)
🔓 Tap "Get Coupon" below — the code unlocks inside the app after a short rewarded ad.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#Programming #Coding #Development #Tech #Python #DataScience•••••••••• (tap below to reveal)
🔓 Tap "Get Coupon" below — the code unlocks inside the app after a short rewarded ad.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#Python #DataScience #Automation #FreeCourse #Udemy #OnlineLearning